2019语言与智能技术竞赛成绩出炉，三大任务系统效果平均提升30

让机器像人一样理解语言和交流，是自然语言处理技术（NLP）的重要目标。近期，在2019语言与智能技术竞赛中，机器阅读理解、知识驱动对话和信息抽取三大核心任务的系统效果取得显著提升，平均成绩提高30%！

由中国计算机学会(CCF)、中国中文信息学会(CIPS)和百度公司联合举办的“2019语言与智能技术竞赛”于近日公布榜单成绩，深思考人工智能机器人科技（北京）有限公司获得了机器阅读理解任务的第一名，深圳追一科技有限公司夺得了知识驱动任务榜首，信息抽取任务的桂冠则由复旦大学摘得。竞赛将在8月24日举办的第四届“语言与智能高峰论坛”举办技术交流和颁奖，更多大赛及榜单信息可登录2019语言与智能技术竞赛官网http://lic2019.ccf.org.cn查看。

本次竞赛分设机器阅读理解、知识驱动对话和信息抽取三个核心任务，共有近2500支队伍报名参赛。其中六成队伍来自海内外高校和科研机构，包括近百所211大学和多家科研机构。另外四成队伍来自三百多家企业，包含微软、华为、中国移动、中国工商银行、海尔等等知名企业。数量众多、不同背景的参赛队伍，也给竞赛的问题解决带来了多样的视角和思维的碰撞。

加速语言智能发展，百度助推人工智能技术加快落地

在AI技术逐渐与更多生活场景深度融合的时代，如何让机器像人一样具备语言能力，可以理解和运用自然语言，并基于知识学习持续进化，是人工智能目前需要解决的核心问题之一。此次竞赛任务覆盖的机器阅读理解、知识驱动对话、信息抽取三大核心技术，均为语言理解和交互领域的重要前沿课题。

本次比赛共收到六千多份结果提交，三大任务的系统效果平均提升30%。其中，阅读理解任务ROUGE-L提升34.88%（47.08->63.50）,BLEU-4提升29.97%（46.01->59.80）；知识驱动对话任务Score提升36.55%（0.922->1.259）；信息抽取任务F1提升21.51%（73.41%->89.20%）。参赛者在完成挑战的同时，其成果也将有力地推动智能搜索、智能推荐、智能交互等人工智能应用迈入新台阶。

作为本次竞赛承办方，百度不仅为选手开放了大规模标注的中文数据集，还为选手提供了全面的技术及资源支持。针对三大任务，百度分别开发了先进的、基于深度学习框架的开源基线模型，帮助选手快速进入开发工作，大幅提升参赛效率。在基线版本上，百度为竞赛三大任务均提供了飞桨（PaddlePaddle）版基线模型。百度飞桨（PaddlePaddle）是中国首个开源深度学习平台，依托百度业务场景的长期锤炼，拥有最全面的官方支持的工业级应用模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉、推荐引擎等多个领域，并开放多个领先的预训练中文模型，以及多个在国际范围内取得竞赛冠军的算法模型。此外，百度AI Studio平台还为参赛选手免费提供GPU集群计算资源。AI Studio是百度深度学习一站式开发平台，集成了飞桨（PaddlePaddle）开发环境、数据集和免费算力资源。参赛者借助AI Studio的平台资源和预置飞桨（PaddlePaddle）基线，可快速进入模型训练阶段，达到事半功倍的效果。

积极推动技术交流，百度助力产业智能化升级

在人工智能发展的大背景下，百度在人工智能领域的探索有目共睹。作为行业的领军者，此次百度协同学界与业界一起举办语言与智能技术竞赛，打磨人工智能关键技术，挖掘人工智能方面的人才，为推动行业发展，输送新鲜血液助力。除了本次比赛，百度还积极开展百度之星大赛、中国高校计算机大赛人工智能创意赛、百度-西安交大大数据竞赛等众多人工智能技术竞赛，积极推进我国人工智能学术和产业的发展。

百度始终秉承开放生态的理念，积极开放其核心能力，助力互联网、金融、医疗、零售、出行、服务等行业，推动中国产业智能化升级。未来，百度也将继续推动人工智能技术在全社会的普及、深入挖掘人工智能技术的应用价值，为人工智能领域持续培养和输出人才，为中国的产业智能化进程做出重要贡献。